這是蒼何的第 437 篇原創(chuàng)！

大家好，我是蒼何。

昨天有幸參與了云棲大會現(xiàn)場直播，好不緊張。

這次直播主題是《Agent Infra 的演進(jìn)趨勢和 AgentBay 的創(chuàng)新探索》，是和無影 AI 產(chǎn)品負(fù)責(zé)人屈立威老師一起直播。

直播前，在化妝間，我像個老登般既興奮又緊張，想想上一次化妝還是拍婚紗照了。

屈立威老師鼓勵我說沒必要緊張，分享自己的觀點(diǎn)就好了。

在直播前，屈立威老師還分享了很多做 AgentBay 這個產(chǎn)品的歷程和艱辛，聊天中能聽出，他們是真想把 Agent 的基礎(chǔ)設(shè)施做好。

結(jié)合直播我們聊的話題，我想單獨(dú)寫一篇文章來給大家分享一下。

先說下無影，大家估計都比較熟悉了吧，我想很多人和我一樣，用無影的云電腦來玩《黑神話悟空》，打虎先鋒打的賊起勁。

而 AgentBay 是無影專門為 Agent 打造的「超級大腦」。

AgentBay 可隨時調(diào)用云上的算力、存儲和工具鏈資源，隨時調(diào)用Windows、Linux、Android 等多個系統(tǒng)的軟件，可支撐上萬路實(shí)時并發(fā)任務(wù)，具備企業(yè)級數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。

不可否認(rèn)，AI 是當(dāng)下全球科技和商業(yè)的焦點(diǎn)，Agent 是 AI 的焦點(diǎn)。

看看過去半年涌現(xiàn)的 Agent 相關(guān)產(chǎn)品，就超過了 2024 年的總和。10 個創(chuàng)業(yè)者有 8 個在做各種各樣的 Agent。

Agent 行業(yè)的快速發(fā)展，對其所需的基礎(chǔ)設(shè)施，也就是 Agent Infra 帶來了全新的挑戰(zhàn)和更高的要求。

而 AgentBay 要做的就是 Agent 的基礎(chǔ)設(shè)施。

這次云棲大會期間，阿里云無影宣布 AgentBay 迎來重大升級，并首次展示全新的個人計算產(chǎn)品——無影 AgenticComputer。

屈立威老師說，經(jīng)過近半年的公測，無影 AgentBay 已經(jīng)擁有了完善的任務(wù)執(zhí)行沙箱、智能運(yùn)維、持久化記憶等能力，可動態(tài)調(diào)用云上算力、存儲及工具鏈資源，大大突破了 Agent 在本地設(shè)備上的算力限制。

這次 AgentBay 推出了自進(jìn)化引擎、自定義鏡像、安全圍欄、跨環(huán)境共享等新能力，其中我覺得最重大的革新在于基于環(huán)境反饋的自進(jìn)化引擎——Self-Evolving 。

這是一個開箱即用的 Agentic 強(qiáng)化學(xué)習(xí)服務(wù)，基于已有的強(qiáng)大沙箱和 Agent 建設(shè)框架，將復(fù)雜的自進(jìn)化能力模塊化、服務(wù)化，可實(shí)現(xiàn) LLM 行為優(yōu)化、提示詞優(yōu)化和 MCP 工具優(yōu)化，讓企業(yè)無需組建龐大的 AI 團(tuán)隊(duì)，即可為現(xiàn)有 Agent 注入“進(jìn)化基因”。

前段時間很火的智譜 AutoGLM，其 Agent 就是運(yùn)行在 AgentBay 上的。

它為每個用戶部署了一臺云手機(jī)與云電腦。只需發(fā)布指令，AutoGLM 就能直接在云設(shè)備上幫你完成各種任務(wù)。

比如打開 App、瀏覽網(wǎng)頁、點(diǎn)外賣、訂酒店、制作PPT和網(wǎng)頁、生成視頻，甚至在多個 App 間協(xié)同操作。

你無需安裝、無需連接，所有任務(wù)都在云端執(zhí)行，不占用你的手機(jī)或電腦資源，也不打斷你正在進(jìn)行的操作。

比如我讓它：

點(diǎn)贊、投幣、收藏 B 站上秋芝 2046 這個博主的最新一條視頻

AutoGLM 就會在 AgentBay 中啟動一個電腦實(shí)例，幫我自動做這些事情。

再比如可以讓 AutoGLM 幫我基于選題做短視頻，并直接發(fā)布。

提示詞：幫我在微信視頻號發(fā)一條關(guān)于“防蚊蟲叮咬指南”的短視頻，請幫我整理和調(diào)研最近蚊蟲叮咬產(chǎn)生的癥狀及如何預(yù)防并發(fā)布

它幫我自動創(chuàng)作并發(fā)布視頻的那一刻，當(dāng)時我都驚呆了。

AutoGLM 還可以在手機(jī)上啟動一個云手機(jī)，幫我們點(diǎn)外賣，定酒店等。

不是，他是真能點(diǎn)外賣啊，不過要登錄我的賬號。

其實(shí)當(dāng)時 AutoGLM 出來的時候，我就玩了很多，就是因?yàn)樗芨闪耍液痛蠖鄶?shù)人一樣，擔(dān)心的是自己的隱私問題。

它要真給我一頓買買買，多少還有些不放心。所以說 AutoGLM 還是太超前了。

就像當(dāng)年云服務(wù)器剛出來那會，對于數(shù)據(jù)安全和隱私問題的爭論就一直沒斷過。

但隨著云技術(shù)的成熟，大家也慢慢接受并相信云，把自己的業(yè)務(wù)和代碼托管到云上，研發(fā)效率得到了質(zhì)的提升。

現(xiàn)在，Agent 也面臨類似的問題。

從 Agent 開發(fā)角度，一個高性能的 Agent，不僅僅是模型能力強(qiáng)就夠了，它還需要一個穩(wěn)定的、可擴(kuò)展的、高效的運(yùn)行環(huán)境。

Agent 的運(yùn)行往往需要復(fù)雜的計算，尤其在處理多模態(tài)數(shù)據(jù)和執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)時。一個高效的 Agent Infra 需要能夠智能地調(diào)度 GPU 等計算資源，降低推理成本，并提升響應(yīng)速度。

在生產(chǎn)環(huán)境中，我們需要實(shí)時監(jiān)控 Agent 的運(yùn)行狀態(tài)，分析其行為，并確保其安全可靠。Agent Infra 需要提供全面的監(jiān)控、日志和安全防護(hù)機(jī)制。

就像云計算讓 SaaS 應(yīng)用爆發(fā)一樣，一個成熟的 Agent Infra 將極大地降低企業(yè)構(gòu)建和部署 Agent 的門檻。企業(yè)不再需要投入巨大的精力去解決底層基礎(chǔ)設(shè)施問題，可以把更多資源投入到業(yè)務(wù)場景的創(chuàng)新上。

只有解決了基礎(chǔ)設(shè)施的瓶頸，我們才能真正實(shí)現(xiàn) Agent 的大規(guī)模應(yīng)用。

在云計算時代之前，一個互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司要上線一個服務(wù)，必須先花錢購買服務(wù)器、搭建機(jī)房、配置網(wǎng)絡(luò)、保障安全。這筆巨大的投入和技術(shù)門檻，把很多只有好想法、但資源有限的團(tuán)隊(duì)擋在了門外。

而阿里云等云計算平臺的出現(xiàn)，改變了這一切。它們提供了彈性的算力、存儲和數(shù)據(jù)庫服務(wù)，讓創(chuàng)業(yè)者無需再“造輪子”，可以直接租用這些基礎(chǔ)設(shè)施，把精力完全投入到業(yè)務(wù)邏輯和產(chǎn)品創(chuàng)新上。這正是 SaaS 和移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用大爆發(fā)的根本原因。

今天的Agent創(chuàng)業(yè)生態(tài)也面臨同樣的問題。一個創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)要構(gòu)建一個Agent，不僅僅是調(diào)用大模型API這么簡單。他們需要自己解決：

• 多模態(tài)工具的封裝與調(diào)用

• 復(fù)雜工作流的編排與容錯

• 企業(yè)級知識庫的構(gòu)建與檢索

• Agent運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)控與運(yùn)維

這些都是非常重的基礎(chǔ)設(shè)施工作，會消耗創(chuàng)業(yè)公司寶貴的時間和資金。

當(dāng) AgentBay 這樣的基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)后，它會承擔(dān)起這些底層的、重復(fù)性的工作，從而對整個 Agent 創(chuàng)業(yè)生態(tài)產(chǎn)生革命性的影響。

AgentBay 這樣的基礎(chǔ)設(shè)施的出現(xiàn)把競爭的維度，從“誰能造出更復(fù)雜的Agent平臺”，提升到“誰能用更創(chuàng)新的方式，解決更具體的商業(yè)問題”。

這將把 Agent 的創(chuàng)新從底層技術(shù)推向應(yīng)用場景，讓整個生態(tài)變得更加繁榮、更加健康。

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